import tensorflow as tf
import numpy as np

# 自己创建tensor
# a = tf.constant([[1, 2]], dtype=tf.int64)
# print(a)
# print(a.dtype)
# print(a.shape)

# 将数据转成tensor 很多时候数据是用numpy格式给出的 这里将np的数据转成tensor
# a = np.array([[1, 2]])
# b = tf.convert_to_tensor(a, dtype=tf.int64)
# print(b)


'''
纬度 :
    一维 : 直接写个数字
    二维 : 用[行,列]
    三维 : 用[n,j,k,...]
'''
# 创建全部为0的张量
# tf.zeros('纬度')
# a = tf.zeros([2, 3])
# print(a)
# 创建全部为1的张量
# tf.ones('纬度')
# b = tf.ones(4)
# print(b)
# 创建全部为指定值的张量
# tf.fill('纬度', '指定值')
# c = tf.fill([2, 2, 9], 8)
# print(c)

# 生成正态分布的随机数 默认均值为0 标准差为1
# tf.random.normal(纬度,mean=均值,stddev=标准差)
a = tf.random.normal([2, 2], mean=0.5, stddev=1)
print(a)

# 生成截断式正态分布的随机数 保证随机生成的数值在±两倍的标准差之内 数据更像均值0.5集中
# tf.random.truncated_normal(纬度,mean=均值,stddev=标准差)
# a = tf.random.truncated_normal([2, 3], mean=0.5, stddev=1)
# print(a)

# 生成均匀分布随机数
# tf.random.uniform(纬度,minval=最小值,maxval=最大值)
# a = tf.random.uniform([2, 2], minval=-1, maxval=1)
# print(a)
